DBMS > FatDB vs. LokiJS vs. MonetDB vs. SwayDB

Vergleich der Systemeigenschaften FatDB vs. LokiJS vs. MonetDB vs. SwayDB

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Das Unternehmen FatDB/FatCloud hat im Februar 2014 seine Tätigkeit beendet. FatDB wurde eingestellt und erscheint deshalb nicht mehr im Ranking.

Kurzbeschreibung

Ein .NET NoSQL DBMS, das in SQL Server integriert werden kann.

In-memory JavaScript DBMS

Ein relationales Datenbankmanagementsystem mit spaltenweiser Abspeicherung der Daten

An embeddable, non-blocking, type-safe key-value store for single or multiple disks and in-memory storage

Primäres Datenbankmodell

Document Store
Key-Value Store

Document Store

Relational DBMS

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Document Store
Spatial DBMS

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	0,43
Rang	#264	Overall
	#42	Document Stores

Punkte	1,72
Rang	#145	Overall
	#67	Relational DBMS

Punkte	0,00
Rang	#382	Overall
	#59	Key-Value Stores

Website

github.com/techfort/LokiJS

www.monetdb.org

swaydb.simer.au

Technische Dokumentation

techfort.github.io/LokiJS

www.monetdb.org/Documentation

Entwickler

FatCloud

MonetDB BV

Simer Plaha

Erscheinungsjahr

2012

2014

2004

2018

Aktuelle Version

Dec2023 (11.49), Dezember 2023

Lizenz

Commercial or Open Source

kommerziell

Open Source

Mozilla Public License 2.0

Open Source

GNU Affero GPL V3.0

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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Implementierungssprache

JavaScript

Scala

Server Betriebssysteme

Windows

Serverlos, benötigt eine JavaScript Umgebung (Browser, Node.js)

FreeBSD
Linux
OS X
Solaris
Windows

Datenschema

schemafrei

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

nein

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

Sekundärindizes

über Views

nein

SQL

Support of SQL

nein

Ãœber Integration mit SQL Server

nein

SQL 2003 mit einigen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

.NET Client API
LINQ
RESTful HTTP API
RPC
Windows WCF Bindings

JavaScript API

JDBC
native C library

MAPI library (MonetDB application programming interface)
ODBC

Unterstützte Programmiersprachen

JavaScript

C
C++
Java
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
R
Ruby

Java
Kotlin
Scala

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

Ãœber Applikationen

View Functions in JavaScript

yes, in SQL, C, R

nein

Triggers

Ãœber Applikationen

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

keine

Sharding via remote tables

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

frei wählbarer Replikationsfaktor

keine

Source-replica replication available in experimental status

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Eventual Consistency
Immediate Consistency

keine

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

Atomare Operationen innerhalb einer Collection möglich

ACID

Atomic execution of operations

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

Serialisierung einer DB in Node.JS, Cordova/PhoneGap möglich; im Browser mittels IndexedDB-API

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

nein

Security Layer kann über Applikationen implementiert werden

nein

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

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Weitere Ressourcen

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1. Dezember 2014, Matthias Gelbmann

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Test of Time Award for paper on vectorized execution
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14. Januar 2020, Towards Data Science

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